基于EEMD-HW-PSO-ELM耦合模型的排土场边坡位移预测模型

来源：黄金科学技术杂志2022年第4期北京时间：

作者：康恩胜,赵泽熙,孟海东

单位： 内蒙古科技大学矿业与煤炭学院，内蒙古 包头 014010, 东北大学资源与土木工程学院，辽宁 沈阳 110819

摘要：为了准确预测小样本、非线性特点的排土场边坡位移，提出了一种基于经验模态分解法、三次指数平滑法和粒子群优化极限学习机的EEMD-HW-PSO-ELM边坡位移组合预测模型。以伊敏露天矿排土场GPS位移监测数据为例，验证该模型的有效性。研究结果表明：EEMD模型分解后的边坡位移时间序列包括4个IMF分量和1个余量，将分解后的数据重构为趋势项和波动项，物理意义明确。分别选择三次指数平滑法和粒子群优化极限学习机预测趋势项和波动项位移，将分项预测结果的等权叠加值作为最终预测结果，预测值的平均相对误差为0.38%，均方根误差为1.15。选择了BP模型和Elman模型进行对比预测，结果表明组合预测模型的预测效果较好，能够为边坡安全管理提供理论依据。

关键词：排土场,边坡位移,耦合模型,集成经验模态分解,三次指数平滑法,粒子群优化极限学习机

基金资助：内蒙古高校基金项目“露井联采边坡失稳规律及基于多源信息失稳预测技术研究”(NJZY19127),国家级大学生创新训练计划项目“基于露井联采边坡失稳下的多源信息监测防护及研究”(202010127002)